架線金具診断技術の精度向上に向けた改良

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER21044

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道研究会

発行日: 2021/05/10

タイトル(英語): Improvements for higher accuracy of overhead catenary equipment diagnosis technique

著者名: 村田 好太(東日本旅客鉄道),山田 創平(東日本旅客鉄道),金子 顕(東日本旅客鉄道),加藤 洋(東日本旅客鉄道),矢田 徹(日本電気),渡辺 正泰(日本電気)

著者名(英語): Kota Murata(East Japan Railway Company),Sohei Yamada(East Japan Railway Company),Akira Kaneko(East Japan Railway Company),Hiroshi Kato(East Japan Railway Company),Toru Yada(NEC Corporation),Masahiro Watanabe(NEC Corporation)

キーワード: 機械学習|Machine Learning

要約(日本語): 検査員による現在の電車線検査方法を代替するため、列車に搭載したカメラで撮影される架線金具画像に対する良否診断技術の開発を行ってきた。機械学習を用いた、これまでの画像診断モデルに対し、追加の学習データによる精度向上の進捗、および検査対象となる金具毎の精度結果について報告する。

要約(英語): In order to replace the current inspector’s visual inspection of overhead catenary line, we have been developing a diagnosis method of overhead catenary equipment with captured images taken by the cameras mounted on the train. The diagnosis model is based on Machine Learning. We report on the progress of accuracy improvement by using additional learning data, and the accuracy results of each metal fitting to be inspected.

本誌: 2021年5月13日交通・電気鉄道研究会

本誌掲載ページ: 7-10 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 965 Kバイト